1. 如何推动互联网金融业发展的调研报告
《2015-2020年中国互联网金融行业领航调研与投资战略规划分析报告》由中咨领航资深专家在大量周密的市场调研基础上撰写，主要依据中国国家统计局、国家海关总署、国务院发展研究中心、相关行业协会、国内外相关报刊杂志的基础信息以及专业研究单位等公布和提供的大量资料。报告首先分析政策、经济等环境对互联网金融行业的影响；接着从国内外互联网金融行业发展现状、发展热点、市场规模把握行业整体现状；然后从互联网金融行业市场供需、细分市场及时发现机会点和增长点；进一步从互联网金融市场竞争、重点企业搜集竞争情报，进行竞争定位；最后从互联网金融行业发展前景及趋势进行战略预判；而且综合了互联网金融行业投资风险和投资机会制定投资战略规划。
2. 金融营销按调研方法分为哪几种
按调研方法分类，金融营销调研可以分为定性调研和定量调研。
定性调研一般使用较小的样本组，常用的方法有焦点小组访谈法、深度访谈法、观察法、投射法等。
定量调研一般需要进行大规模的调研活动，以便达到统计学上的要求，主要方法有各种访问方法、观察法和实验法等。
3. 金融市场调研有几种方法 你认为金融市场调研最有效的方法是什么
金融市场调研的方法一共有三种最有效的方法就是直接推销。
4. 金融营销调研从搜集资料的方法分为哪几种类型
金融营销调研从搜集资料的方法分类，金融营销方法可分为直接调查法、访问调查法、报表法、问卷调查法。
1.直接调查法：直接调查法是指调查人员亲自到现场对调查项目进行直接清点、测量，以取得资料的一种方法。
2.访问调查法：访问调查法是指派访问员向被调查者提问，根据回答情况来搜集资料的一种调查方法。
3.报表法：报表法是指由报告单位根据原始记录，依据一定格式及要求，由下及上报送资料的调查方法。
4.问卷调查法：问卷是根据调查目的设计，由一系列问题、答案、代码表组成的文件，是调查中常用的工具。根据不同场合使用的情况，可设计不同类型的问卷，问卷可长可短，方便实用，使用频率很高。
5. 简述金融市场的调研有哪些
市场调研的方法
市场调查有许多方法，企业市场调查人员可根据具体情况选择不同的方法。市场调
查方法可分为两大类，第一类按选择调查对象来划分，有全面普查、重点调查、随机
抽样、非随机抽样等;第二类是按调查对象所采用的具体方法来划分，有访问法、观
察法、实验法。下面简要分析每一种调查方法特征。
(1) 按调查对象划分
1. 全面普查:__ 全面普查是指对调查对象总体所包含的全部个体都进行调查
。可以说对市场进行全面普查，可能获得非常全面的数据，能正确反映客观实际，效
果明显。如果把一个城市的人口、年龄、家庭结构、职业、收入分布情况系统调查了
解后，对房地产开发将是十分有利的。由于全面普查工作量大很大，要耗费大量人力
、物力、财力，调查周期较长，一般只在较小范围内采用。当然，有些资料可以借用
国家权威机关普查结果，例如可以借用全国人口普查所得到的有关数据资料等。
2. 重点调查:__ 重点调查是以总体中有代表性的单位或消费者作为调查对象，
进而推断出一般结论。采用这种调查方式，由于被调查的对象数目不多，企业可以较
少的人力、物力、财力，在很短时期内完成。如调查高档住宅需求情况，可选择一些
购买大户作为调查对象，往往这些大户对住宅需求量，对住宅功能要求占整个高档商
品住宅需求量的绝大多数，从而推断出整个市场对高档住宅的需求量。当然由于所选
对象并非全部，调查结果难免有一定误差，市场调查人员应引起高度重视，特别是当
外部环境产生较大变化时，所选择重点对象可能不具有代表性了。例如，1993年国家
加强了宏观调控，一些房地产公司贷款受到限制，资金不足，开工不正常，水泥等材
料需求量急剧减少。在这种情况下，公司应及时调整，重新选取调查对象，并对调查
结果认真分析，只有这样的市场调查结果才能为企业制定策略提供有用的根据。
3. 随机抽样:__ 随机抽样调查是在总体中随机任意抽取个体作为样本进行调查
，根据样本推断出一定概率下总体的情况。随机抽样在市场调查中占有重要地位，在
实际工作中应用很广泛。随机抽样最主要特征是从母体中任意抽取样本，每一样本有
相等的机会，即事件发生的概率是相等的，这样可以根据调查的样本的机会，即事件
发生的概率是相等的，这样可以根据调查的样本空间的结果来推断母体的情况。它又
可以分为三种:一是简单随机抽样，即整体中所有个体都有相等的机会被选作样本;
二是分层随机抽样，即对总体中所有个体都有相等的机会被选作样本;二是分层随机
抽样，即对总体按某种特征(如年龄、性别、职业等)分组织(分层)，然后从各组
中随机抽取一定数量的样本;三是分群随机抽样，即将总体按一定特征分成若干群体
，随机抽样是将部分作为样本。分群抽样与分层抽样是有区别的:分群抽样是将样本
总体划分为若干不同群体，这些群体间的性质相同，然后将每个群体进行随机抽样，
这样每个群体内部存在性质不同的样本;而分层抽样是将样本总体划分为几大类，这
几大类间是有差别的，而每一类则是由性质相同的样本构成的。
4. 非随机抽样法:__ 非随机抽样法是指市场调查人员在选取样本时并不是随机
选取，而是先确定某个标准，然后再选取样本数。这样每个样本被选择的机会并不是
相等的。非随机抽样也分为三种具体方法。 (1) 就便抽样，也称为随意抽样调查法
，即市场调查人员根据最方便的时间、地点任意选择样本，如在街头任意找一些行人
询问其以其对某产品的看法和印象。这在商圈调查中是常用的方法。 (2) 判断抽样
，即通过市场调查人员，根据自己的以往经验来判断由哪些个体来作为样本的一种方
法。当样本数目不多，样本间的差异又较为明显时，采用此方法能起到一定效果。(3
) 配额抽样，即市场调查人员通过一些控制特征，将样本空间进行分类，然后由调查
人员从各组中任意抽取一定数量的样本。例如某房地产公司需要调查消费者购买房屋
的潜力，特别要了解中、低收入的消费者购房的欲望，以便使企业把握机遇，做好投
资的准备。现根据收入与年龄将消费者进行分，按收入分为高、中、低档，年龄根据
中国国情划定为27岁以下和28岁-35岁、36岁-55岁、55岁以上四组，调查人数为300人
，在对每个标准分配不同比例后，得出每个类别的样数。
6. 金融咨询行业未来的趋势有哪些
金融科技行业发展趋势分析 金融服务与用户场景紧密结合
全球金融科技投融资规模
2017全年，以金融科技公司上市潮为背景，全球金融科技发展指数(GFI)屡创新高，在11月达到了全年最高值193，并在12月收于次高点192。网络搜索指数更是一路大涨到405，较基准值涨幅达305%。
2017年全球金融科技领域至少发生649笔融资事件，同比增加8%;涉及资金总额约1397亿元，同比增加19%。其中，中国有328笔融资事件，美国和印度各有101笔和63笔。最高融资金额97亿元由中国互联网保险平台众安在线获得。
网贷和支付的热度贯穿全年，前者有134笔融资，总额在344亿元左右;后者93笔融资，总额约265亿元。汽车金融热度攀升，全年虽仅有23笔融资，但涉及资金总额达到217亿元。
中国金融科技营收规模分析预测
据前瞻产业研究院发布的《科技金融服务深度调研与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2016年我国金融科技营收规模为4213.8亿元，同比增长了42.0%。到了2017年我国金融科技营收规模达到惹6541.4亿元，同比增长55.2%。预计2018年中国金融科技营收规模将达到9645亿元，未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为32.26%，预计到2022年中国金融科技营收规模将达到29513亿元。
中国网络资管市场规模分析预测
网络资管领域，2016年网络资管市场规模增速超过50%。中国网络资管规模超过2.7万亿元，预计2020年，中国网络资管将超过6万亿元。
中国金融科技发展趋势分析
1、金融科技顺应金融业的发展趋势
2016年以来，我国网民数量增速趋缓，互联网行业的人口红利逐渐消失，互联网金融依赖用户规模快速增长的时代已经进入尾声。而当互联网金融企业从一味追求用户数量到重新寻找行业发展的促进要素时，科技的重要性被更多的金融从业者发现。并且，随着金融科技对我国金融改造的深入，我国传统金融机构的生产体系正从一个封闭的体系走向一个开放的体系，金融的边界被不断拓宽，于是许多的金融科技企业，以其专业化、垂直性及对客户和市场的了解，开始介入传统金融机构的金融体系，成为金融领域的主要参与者。
2、金融科技基础设施建设日趋完善
金融科技基础设施的完善，促进线上信贷从只以互联网为获客手段的1.0阶段上升为互联网全流程管理的2.0阶段。这些基础设施包括：一是支付，移动支付的普及和发展将金融服务渗透到各个消费场景中，并且安全便捷地实现线上放款;二是征信，多年来大数据的积累和反欺诈模型的不断迭代使得线上大数据风控精准度提高;三是区块链，区块链技术有助于打破数据孤岛，使不同金融机构的数据信息共通;四是生物识别，生物识别技术的成熟与发展使得线上用户识别得以实现。
3、促进金融服务与用户场景紧密结合
金融科技就其本质而言是新技术驱动的金融创新，它以前沿信息技术的巨大进步为前提，使得金融服务突破了时间和空间的限制，让金融功能更具场景化，大幅降低了金融服务的交易成本，弥补了传统金融体系中包容水平不足的弱势。
随着金融链条的打通，金融科技会将链条的各个环节纳入其优化的范围，所以不可避免地会向非金融领域衍生，如电商金融、医美分期等场景。在金融科技的推动下，金融与消费的界限逐渐模糊。金融科技企业通过生物识别、云计算等技术将金融服务与用户生活场景紧密结合起来，并通过收集和分析用户消费产生的行为数据来不断优化自身的金融产品，促进消费。
4、金融科技的用户群体广阔
2016年，中国金融科技所服务的目标客群中，电子支付用户渗透率最高，其次是网络资管，二者渗透率都在60%以上。由于网络信贷的门槛问题，使得目前网络信贷网民渗透率只有22.8%。但实际上，渗透率指标仅统计真实发生过网络借贷行为的用户。除此之外还存在大量准网络信贷用户，各大网络金融巨头均会对旗下所有用户做提前授信的工作，所以这部分准信贷用户也是金融科技在服务网络信贷行业时的目标客群，甚至于说，电子支付和网络资管用在很多层面上都是金融科技在网络信贷领域的用户。综上所述，不同于互联网金融，金融科技的行业地位更加靠前，所以它能够覆盖的用户客群更加广阔。